Pikavalinta on valintaalgoritmi k:nnen pienimmän elementin löytämiseksi järjestämättömästä luettelosta. Se liittyy nopea lajittelu lajittelualgoritmi.
Esimerkkejä:

Input: arr[] = {7, 10, 4, 3, 20, 15} k = 3 Output: 7 Input: arr[] = {7, 10, 4, 3, 20, 15} k = 4 Output: 10 

Algoritmi on samanlainen kuin QuickSort. Ero on siinä, että sen sijaan, että se toistuisi molemmille puolille (pivotin löytämisen jälkeen), se toistuu vain osalle, joka sisältää k:nneksi pienimmän elementin. Logiikka on yksinkertainen, jos osioidun elementin indeksi on suurempi kuin k, niin toistetaan vasemman osan kohdalla. Jos indeksi on sama kuin k, olemme löytäneet k:nneksi pienimmän alkion ja palaamme. Jos indeksi on pienempi kuin k, toistetaan oikea osa. Tämä vähentää odotettua monimutkaisuutta arvosta O(n log n) arvoon O(n), pahimmassa tapauksessa O(n^2).

function quickSelect(list, left, right, k) if left = right return list[left] Select a pivotIndex between left and right pivotIndex := partition(list, left, right, pivotIndex) if k = pivotIndex return list[k] else if k  C++14           // CPP program for implementation of QuickSelect  #include  using namespace std;    // Standard partition process of QuickSort().  // It considers the last element as pivot  // and moves all smaller element to left of  // it and greater elements to right  int partition(int arr[], int l, int r)  {   int x = arr[r], i = l;   for (int j = l; j  <= r - 1; j++) {   if (arr[j]  <= x) {   swap(arr[i], arr[j]);   i++;   }   }   swap(arr[i], arr[r]);   return i;  }    // This function returns k'th smallest  // element in arr[l..r] using QuickSort  // based method. ASSUMPTION: ALL ELEMENTS  // IN ARR[] ARE DISTINCT  int kthSmallest(int arr[], int l, int r, int k)  {   // If k is smaller than number of   // elements in array   if (k>0 && k <= r - l + 1) {     // Partition the array around last   // element and get position of pivot   // element in sorted array   int index = partition(arr, l, r);     // If position is same as k   if (index - l == k - 1)   return arr[index];     // If position is more, recur   // for left subarray   if (index - l>k - 1) palauttaa kthPienin(arr, l, indeksi - 1, k);     // Muutoin toistuu oikealle aliryhmälle return kthSmallest(arr, index + 1, r, k - index + l - 1);   } // Jos k on enemmän kuin // elementtien määrä taulukossa, palauttaa INT_MAX;  } // Ohjainohjelma yllä olevien menetelmien testaamiseksi int main() { int arr[] = { 10, 4, 5, 8, 6, 11, 26 };   int n = koko(arr) / koko(arr[0]);   int k = 3;   cout < < 'K-th smallest element is '   < < kthSmallest(arr, 0, n - 1, k);   return 0;  }   Java           // Java program of Quick Select  import java.util.Arrays;    class GFG {     // partition function similar to quick sort   // Considers last element as pivot and adds   // elements with less value to the left and   // high value to the right and also changes   // the pivot position to its respective position   // in the final array.   public static int partition(int[] arr, int low,   int high)   {   int pivot = arr[high], pivotloc = low;   for (int i = low; i  <= high; i++) {   // inserting elements of less value   // to the left of the pivot location   if (arr[i]   int temp = arr[i];   arr[i] = arr[pivotloc];   arr[pivotloc] = temp;   pivotloc++;   }   }     // swapping pivot to the final pivot location   int temp = arr[high];   arr[high] = arr[pivotloc];   arr[pivotloc] = temp;     return pivotloc;   }     // finds the kth position (of the sorted array)   // in a given unsorted array i.e this function   // can be used to find both kth largest and   // kth smallest element in the array.   // ASSUMPTION: all elements in arr[] are distinct   public static int kthSmallest(int[] arr, int low,   int high, int k)   {   // find the partition   int partition = partition(arr, low, high);     // if partition value is equal to the kth position,   // return value at k.   if (partition == k - 1)   return arr[partition];     // if partition value is less than kth position,   // search right side of the array.   else if (partition 1)   return kthSmallest(arr, partition + 1, high, k);     // if partition value is more than kth position,   // search left side of the array.   else  return kthSmallest(arr, low, partition - 1, k);   }     // Driver Code   public static void main(String[] args)   {   int[] array = new int[] { 10, 4, 5, 8, 6, 11, 26 };   int[] arraycopy   = new int[] { 10, 4, 5, 8, 6, 11, 26 };     int kPosition = 3;   int length = array.length;     if (kPosition>pituus) { System.out.println('Index out of bound');   } else { // etsi k. pienin arvo System.out.println( 'K. pienin elementti taulukossa : ' + kthPienin(arraycopy, 0, pituus - 1, kPosition));   } } } // Tämän koodin on tuottanut Saiteja Pamulapati Python3 # Quick Selectin Python3-ohjelma # QuickSort():n vakioosioprosessi.  # Se pitää viimeistä elementtiä pivot # -elementtinä ja siirtää kaikki pienemmät elementit # sen vasemmalle ja suuremmat elementit oikealle def-osioon (arr, l, r): x = arr[r] i = l j:lle alueella(l, r): jos arr[j] <= x:   arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]   i += 1    arr[i], arr[r] = arr[r], arr[i]   return i    # finds the kth position (of the sorted array)  # in a given unsorted array i.e this function  # can be used to find both kth largest and  # kth smallest element in the array.  # ASSUMPTION: all elements in arr[] are distinct  def kthSmallest(arr, l, r, k):     # if k is smaller than number of   # elements in array   if (k>0 ja k <= r - l + 1):     # Partition the array around last   # element and get position of pivot   # element in sorted array   index = partition(arr, l, r)     # if position is same as k   if (index - l == k - 1):   return arr[index]     # If position is more, recur   # for left subarray   if (index - l>k - 1): return kthSmallest(arr, l, index - 1, k) # Muussa tapauksessa toista oikealle aliryhmälle return kthPienin(arr, index + 1, r, k - index + l - 1) print('Index out of bound') # Ohjainkoodi arr = [ 10, 4, 5, 8, 6, 11, 26 ] n = len(arr) k = 3 print('K. pienin elementti on ', end = ' ') print(kthSmallest(arr, 0, n - 1, k)) # Tämän koodin on tuottanut Muskan Kalra.   C# // C#-ohjelma pikavalinnasta käyttäen järjestelmää;    class GFG { // pikalajittelun kaltainen osiotoiminto // Pitää viimeistä elementtiä pivotina ja lisää // vähemmän arvoisia elementtejä vasemmalle ja // suuren arvon oikealle sekä muuttaa myös // pivot-aseman vastaavaan paikkaan / / vain luku -taulukossa.   staattiset int-osiot(int []arr,int matala, int korkea) { int pivot = arr[high], pivotloc = alhainen, lämpötila;   for (int i = alhainen; i <= high; i++)   {   // inserting elements of less value   // to the left of the pivot location   if(arr[i]   {   temp = arr[i];   arr[i] = arr[pivotloc];   arr[pivotloc] = temp;   pivotloc++;   }   }     // swapping pivot to the readonly pivot location   temp = arr[high];   arr[high] = arr[pivotloc];   arr[pivotloc] = temp;     return pivotloc;   }     // finds the kth position (of the sorted array)   // in a given unsorted array i.e this function   // can be used to find both kth largest and   // kth smallest element in the array.   // ASSUMPTION: all elements in []arr are distinct   static int kthSmallest(int[] arr, int low,   int high, int k)   {   // find the partition   int partition = partitions(arr,low,high);     // if partition value is equal to the kth position,   // return value at k.   if(partition == k)   return arr[partition];     // if partition value is less than kth position,   // search right side of the array.   else if(partition   return kthSmallest(arr, partition + 1, high, k );     // if partition value is more than kth position,   // search left side of the array.   else  return kthSmallest(arr, low, partition - 1, k );   }     // Driver Code   public static void Main(String[] args)   {   int[] array = {10, 4, 5, 8, 6, 11, 26};   int[] arraycopy = {10, 4, 5, 8, 6, 11, 26};     int kPosition = 3;   int length = array.Length;     if(kPosition>pituus) { Console.WriteLine('Index out of bound');   } else { // etsi k. pienin arvo Console.WriteLine('K. pienin elementti taulukossa : ' + kthPienin(arraycopy, 0, pituus - 1, kPosition - 1));   }{101} oikealle ja muuttaa myös // kääntöaseman vastaavaan kohtaan // lopullisessa taulukossa.  function _partition(arr, low, high) { anna pivot = arr[high], pivotloc = alhainen;   for (olkoon i = alhainen; i <= high; i++)   {     // inserting elements of less value   // to the left of the pivot location   if (arr[i]   {   let temp = arr[i];   arr[i] = arr[pivotloc];   arr[pivotloc] = temp;   pivotloc++;   }   }     // swapping pivot to the final pivot location   let temp = arr[high];   arr[high] = arr[pivotloc];   arr[pivotloc] = temp;     return pivotloc;  }    // finds the kth position (of the sorted array)   // in a given unsorted array i.e this function   // can be used to find both kth largest and   // kth smallest element in the array.   // ASSUMPTION: all elements in arr[] are distinct  function kthSmallest(arr, low, high, k)  {     // find the partition   let partition = _partition(arr, low, high);     // if partition value is equal to the kth position,   // return value at k.   if (partition == k - 1)   return arr[partition];     // if partition value is less than kth position,   // search right side of the array.   else if (partition   return kthSmallest(arr, partition + 1, high, k);     // if partition value is more than kth position,   // search left side of the array.   else  return kthSmallest(arr, low, partition - 1, k);  }    // Driver Code  let array = [ 10, 4, 5, 8, 6, 11, 26];  let arraycopy = [10, 4, 5, 8, 6, 11, 26 ];  let kPosition = 3;  let length = array.length;    if (kPosition>pituus) { document.write('Hakemisto pois sidotusta ');  } else { // etsi k. pienin arvo document.write( 'K. pienin elementti taulukossa : ' + kthPienin(arraycopy, 0, pituus - 1, kPosition)+' ');  } // Tämän koodin on tuottanut rag2127 Tulos: K:s pienin elementti on 6 Tärkeää: Kuten Quicksort, se on nopea käytännössä, mutta sen suorituskyky huonoimmassa tapauksessa. Sitä käytetään Osiointiprosessi on sama kuin QuickSort, vain rekursiivinen koodi eroaa. On olemassa algoritmi, joka löytää k:nneksi pienimmän elementin O(n):sta pahimmassa tapauksessa, mutta QuickSelect toimii keskimäärin paremmin.    Aiheeseen liittyvä C++-funktio : std::nth_element C++:ssa